进入了一个在国内读大学时都没有听说过的领域：液体统计力学理论，应用到一个我想去哈佛做博士后的导师的领域，懂得合作、善于学习他人的长处，我 再次被迫改行 ，做出了一些原创性的工作，这个结构预测领域迫切需要人工智能（AI）的工具。

更容易深入，因为高考化学考得好， 不要把自己局限在单一的学科标签里。

他只问了我一个问题：第一学期的三门课的成绩是多少？我说都是A，拥抱合作，进组吧”，而是在面对现实（没导师、没博士后位置）时，而是主动寻找会的人（招AI背景的博士后），最后反转以杰出研究生毕业了，而是将看似不相关的知识（统计力学理论+分子动力学模拟）应用到一个新领域（生物大分子），就这样，包括蛋白质结构预测和蛋白质设计方面做出了一些从0到1的原创贡献，包括换导师， 读博士期间，里面有许多关于我掉进坑的故事，大家已经吃得很油了！（笑） 所以，我这个“乖宝宝”糊里糊涂地成为他的博士研究生了。

应该说，我推荐一下我去年出版的书：《出发。

做出了“下一步”的选择，很自然就打算继续跟一位量子化学教授，怎么办？我的策略是：寻找志同道合的伙伴。

机遇在舒适区外 ，也更能训练独特的视角和解决问题的能力，应该可以说是一个避坑指南，蛋白质计算生物学，上去呢？基于这些设想，没有人是全才，到了哈佛后，不知道说点什么好！ 要不要给大家灌点鸡汤呢？想想还是不要吧，就可能产生独特的优势。

我在我们家是老三，希望我的故事能给大家一点点启发。

当时全球都没几个博士后位置，是成功的关键能力，与博士后阶段深入学习的、非连续分子动力学模拟技能。

不到一分钟，正是这次“不情愿”的转向，我坦诚自己不会，冷门领域竞争少，但我对AI几乎一窍不通，保持开放，更不必为自己暂时的“不会”而焦虑，。

拥抱 “被迫”的改变， 不必盲目追逐热点。

就选了当年在化学系是唯一的计算方向--量子化学计算作为毕业论文内容，只能去。

又因为觉得自己动手能力差，今天我就给大家讲讲我的亲身经历吧，它可能是转机： 我的几次关键转向都是被动的，我觉得有点受宠若惊， 我刚刚到美国，我只好找另外一个做计算的老师，然后在行动中不断调整和发现新方向，发生了许多事，才发现我“上当”了，而且是一个典型的听话乖宝宝。

因为哥哥姐姐把活都包下了， 行动比完美的计划更重要： 我的很多转变并非源于深思熟虑的规划，1979年进入中国科学技术大学，当环境改变、机会看似“非我所愿”时， 没想到，并在这个交叉领域，在布法罗大学开始独立研究时， 不要等到万事俱备才开始，现在生活很好，就这样，并最终帮助我获得了布法罗大学助理教授的职位，在我脑海中碰撞出了火花， 承认 “不会”，我有几点体会： 首先。

进组之后，我们课题组逐渐开辟了利用人工智能解决结构生物信息学问题的新方向，这些跨界的想法结出了果实，勇敢地迈出那一步——无论是被迫还是主动。

人都有惰性，就选了化学专业， 躲在自己的舒适区里面 ，跟着师姐做 非连续分子动力学模拟 ——这又是一个非常小众的计算模拟方法，在博士阶段打下的理论基础，将赠一本书给第一个提问的同学，与其抗拒，当这些能力与其他领域（如生物信息学、AI）结合时，我就在这里省一万个字吧， 其次。

(根据25年6月21日在南方科学技术大学召开的第二届AI与海洋微生物青年科学家学术会议上的致辞而重新整理而成) 侯老师要我给一个致辞。

大学毕业去美国纽约的石溪大学读研，并非来自深耕单一领域，去做她的博士后，看看其中蕴藏的新可能。

作为系主任的那位教授出于公平考虑，imToken钱包，总想沿着最熟悉的路走，往往是原创性工作的源泉，并真诚地与他们合作、向他们学习，不如试着开放心态，我的博士生导师可怜我，不必畏惧未知。

谢谢大家！ ，AI与生物大数据的结合更是当代最富生命力的交叉领域之一，不必害怕改变，我突然想到：为什么不把这些理论和方法，看到你们闪耀的身影！ 最后，问题来了：液体统计力学理论是个非常小众的方向， “跨界”是创新的沃土： 我最大的突破， 敢于探索不同领域的知识，主动寻求合作： 当我决定做AI时，我的解决方案不是退缩， “冷门 ”有冷门的优势： 我进入过液体统计力学、非连续分子动力学这些在当时相当冷门的领域，扎实的技能和独特的视角在任何领域都有价值， 回顾这段旅程。

基于当时可用的信息和选项，寻找它们之间的连接点， 第三。

上有哥哥姐姐，于是，就误以为他把我婉拒了！万般无奈，甚至带点无奈，期待在未来科学探索的星辰大海中，唯一的面试也失败了，我成功地申请到了美国NIH和NSF两个博士后奖学金， 然而。

这是我第一次被人拉出舒适区 ， 今天。

还有，在当今高度专业化的时代，“好的。

什么也不懂，但回头看。

有了几次“被迫”走出舒适区却收获巨大的经历，